Question

我正在尝试读取csv文件中的一行数字，然后单独调用它们来计算它们。到目前为止，这是我的代码：

import sys
import os
import csv
import numpy as np

with open('data.csv') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)

    for line in csv_reader:

        x = np.array(line[3])
        print(x)

在csv文件的这一行中，我需要在计算中使用像4.65这样的小数。我尝试过这样的事情：

print(5 + x[14])但它不起作用。

我认为我需要将该行转换为整数列表或其他内容，请帮忙。

提前谢谢。

Answer 1

根据您的示例行，您要将delimiter=' '添加到csv.reader()

csv_data = csv.reader(csv_file, delimiter=' ')

猜测csv的结构，但假设它不包含标题而你想保留小数：

with open('new_data.txt') as csv_file:
    csv_data = csv.reader(csv_file, delimiter=' ')
        for line in csv_data:
            x = [float(n) for n in line.split(',')]
            print(x)

如果您有字符串值，例如'A string'

，则会失败

Answer 2

以下是使用map的@ GiantsLoveDeathMetal解决方案的替代方法（它还显示了一种向我们提供包含csv文件样本io.StringIO的复制/粘贴代码的方法）：

编辑StringIO以包含列中的数据和空行

import csv
import io 

f = io.StringIO("""
7.057
7.029

5.843
5.557
4.186
4.1

2.286""")
csv_reader = csv.reader(f, delimiter=' ')
for line in csv_reader:
    line = list(map(float, filter(None, line)))
    print(line)

在python 2中（在某些情况下在python 3中，如果你的代码使用生成器，在本例中不是这种情况），你不需要将map的结果转换为列表

所以line = list(map(float, line))可以被更清晰的map(float, line)取代。哪个可以被认为比列表理解（或生成器表达式）更清晰，更明确。

例如，这将起作用：

import csv
import io 

f = io.StringIO("""7.057 7.029 5.843 5.557 4.186 4.1 2.286""")
csv_reader = csv.reader(f, delimiter=' ')
for line in csv_reader:
    line = map(float, line)
    print(sum(line))
# 36.05800000000001

如果您对map vs列表理解辩论感兴趣，here you go for more details。

Answer 3

是的，确实是Unatiel。

抱歉，不得不为我自己的问题创建答案，显然

将csv数字串转换为值

3 个答案: